哈工大「国家优青」团队，最新Nature Method：活细胞超分辨率显微镜去噪

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活细胞超分辨显微成像 活细胞的荧光显微镜需要温和的成像条件和足够的时空分辨率来记录真实的生物信息，因此光子预算（photon budget）通常是有限的。通过特定的光学器件和荧光开关指示器对超分辨（SR）信息进行编码，SR技术进一步提高了空间分辨率，并使复杂结构能够被观察到。然而，对于细胞体积内有限数量的荧光团，空间分辨率的增加会导致照明强度或曝光时间增加几个数量级，用以保持信噪比（SNR）。而空间分辨率的增加都必须与时间分辨率的增加相匹配，以防止运动伪影的产生，因此活细胞超分辨成像中光子效率的提升至关重要。 深度神经网络利用监督学习拟合噪声图像与干净图像之间的映射，能够显著提升光子效率，然而其需要收集大量配对的干净图像，难以应用于活细胞。无监督学习去噪方法给超分辨成像提升光子效率提供了 ………………………………